我们正处于一个信息大暴发的时代,每天都能产生数以百万计的新闻资讯!
虽然有大数据推荐,但面对海量数据,通过我们的调研发现,在一个小时的时间里,您通常无法真正有效地获取您感兴趣的资讯!
头条新闻资讯订阅,旨在帮助您收集感兴趣的资讯内容,并且在第一时间通知到您。可以有效节约您获取资讯的时间,避免错过一些关键信息。
本文转自:四川日报
光伏行业首个5G应用基地用数字化系统施令
这个超级工厂实现“机器换人”
□四川日报全媒体记者 史晓露
在茫茫青藏高原,在一望无际的戈壁滩上,如今都能看到光伏电站的身影,一块块光伏发电板逐光排列,源源不断地将太阳能转化为电能。其实现光电转换的核心部件——在光伏发电板上紧密排列的太阳能电池片,厚度只有130—150微米,极易碎裂。它的生产工艺极为精细,过去由于自动化水平低、用工量很大,一度被视作劳动密集型产业。不过眼下,数字化正为光伏产业插上智能制造的翅膀。
近日,记者走进位于成都市金堂县的通威太阳能5G大数据中心,探访光伏行业首个5G应用基地如何用机器换人,助力生产驶入快车道。
智慧“大脑”支撑
智能小车替代人工,生产效率提升约161%
一条条全自动智能制造生产线高效运转,数百台智能小车来回穿梭运送物料,所有工序均由机器完成……通威太阳能金堂基地的太阳能电池片生产车间充满浓浓的科技感。
太阳能电池片的原料是硅片,从硅片到电池片,需要经过制绒、扩散等10道工序,每道工序都有独立的操作机台。各个工序是如何实现无缝衔接、高效配合的?
这背后有一套数字化系统作支撑。通威太阳能金堂基地信息部负责人李靖翔介绍,早在2021年,通威集团就与中国电信、华为强强联合,在金堂基地打造全球领先的5G大数据中心。工厂生产主要靠5G信息技术控制中心和制造执行系统,它们就像工厂的大脑,承担着指挥生产系统的运行、调度、数据监测等工作。
在李靖翔的带领下,记者来到生产环节的最前端——发料间。在这里,一台台智能小车像训练有素的士兵,得到指令后,快速前往发料间外搬运“花篮”(盛放物料的设备),再移动到发料间内装载硅片,又快速奔向各条生产线。原料被运到生产线的机台后,机器会自动抓取硅片进行加工。
智能小车替代了人工,承担着上料、下料、转运等工作。“5G具有更低的延时性,而且网络稳定性更高,可让智能小车更快地被唤醒并执行指令,运行更稳定。”李靖翔说。
每道工序的机台也十分智能。它们不仅有控制中心,能对机械臂发号施令,还长着一双双“眼睛”,可进行生产过程的数据采集,再通过工业互联网与制造执行系统实时通信,从而构建起统一的数字化生产运营体系,实现整个生产环节的实时监测、产能的动态匹配、资源的高效调配。
“与传统的通威电池片生产线相比,金堂基地5G生产线用工减少约62%,能源消耗降低约30%,生产效率提升约161%。”李靖翔介绍,基地产能也快速释放,如今金堂基地60余条生产线满负荷运转,每天可生产1000多万片太阳能电池片。
“火眼金睛”检测
实时发现产线故障,产品制造流程可追溯
在聪明“大脑”指引下,数字化车间还能高效地应对各种突发状况。
在基地中控室,记者见到智慧大屏的仿真车间图上,闪烁着绿色图标。“这些图标代表着所有机台、智能小车的运行状况。”李靖翔介绍,一旦机台运行出现故障或异常,图标会变成红色,预警信息也会同步推送给工程师,提醒前往处理。
车间内的每道工序都有相应的自动化检测设备,相当于给数字化系统装上“火眼金睛”,能对产品质量实时检测,快速识别每道工序里的瑕疵品。记者来到最后一道工序“测试分档”,只见一台自动光学检测设备不断闪烁着红光。“它每闪一次,就是在对电池片外观进行一次检测。”李靖翔介绍,电池片完成丝网印刷后,会进行高温烧结,其间可能会出现弯曲、崩边、缺角等外观不良,自动光学检测设备可对这些外观缺陷进行在线识别。如果检测出有问题,自动化设备就会自动拦截这些不良产品进入下一道工序。每道工序的加工参数和检测数据也会实时上传到系统,从而建立全制造流程工艺参数的追溯体系。
与在产品外包装上贴标签不同,太阳能电池片的身份识别依靠的是无线射频识别技术。“每个电池片都被赋上一个虚拟ID,生产过程中的所有数据都会被采集。”李靖翔介绍,如果终端有产品出现问题,就能在系统里查到它当时经过的生产线、加工状态、工艺参数等,从而进行根因分析。
“这套数字化追溯系统能为工艺改良服务。”李靖翔说,过去工程师调整一个参数要等几个小时——直到产品完成对应工序的加工,才能知道效果如何;现在全程都有数据采集,可动态掌握工艺参数对产品的影响。
当然,数字化系统的建设和推广也绝非易事。以太阳能电池片生产为例,由于生产流程长,整个车间的生产设备来自10多个厂家,不同厂家的设备集成方式、数据接口都不同,前期工厂花了很长时间才打通各个机台,建立统一的数字化生产运营体系。
“当前,在5G+工业物联网智能制造技术方面,行业内还没有形成完整的技术标准,产品终端可能出现无法兼容的问题。”李靖翔建议,下一步需要统一标准和技术框架,在行业内协同推进产业链智能制造建设。
以上内容为资讯信息快照,由td.fyun.cc爬虫进行采集并收录,本站未对信息做任何修改,信息内容不代表本站立场。
快照生成时间:2023-11-12 05:45:05
本站信息快照查询为非营利公共服务,如有侵权请联系我们进行删除。
信息原文地址: